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rd デザインを始めたばかりで、固定効果の説明について質問があります。結果変数 y (数年にわたって数百の地区で観察された) を持つデータフレーム df があり、変数 x を実行しているとします。「要因」変数「地区」で地区の固定効果を説明したい

hereとhereの2つのソリューションを見てきました。

どちらも、指定方法に応じて大きく異なる見積もりを出しますcovs。

私が使った -

rdrobust(df$y, df$x, covs=cbind(df$district), c=0, all=TRUE)

- と - 


blocks.d = model.matrix(~df$district+0)
rdrobust(df$y , df$x, covs=blocks.d, c=0, all=TRUE)

--私が見た回答に基づいています（上記のリンク）が、これらの両方のアプローチで結果が劇的に異なる方法は不可解です。covs固定効果を制御する正しい方法を使用していますか? もしそうなら、上記のアプローチのどれがより良いですか？ドキュメントを調べてみましたrdrobustが、残念ながらわかりませんでした

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私があなたのデータを正しく理解していれば、最初のアプローチでは地区のリストを共変量として使用し、2 番目のアプローチでは一連の指標を使用します。これは、固定効果を含めたい場合に適したアプローチです。

于 2021-05-25T15:20:55.287 に答える